基于IGA与GMM的图像多阈值分割方法

• 作者: 李柏林 潘晶晶 熊鹰 高业文
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像分割 连续小波变换 免疫遗传算法 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1130-1134
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.03.090

摘要

为了实现图像的有效分割,提出了一种自适应多阈值图像分割方法,能够自动获得最佳分割阈值数目和阈值.该方法对灰度直方图进行合适尺度的连续小波变换,将小波变换曲线中幅值为负的波谷点构成闽值候选集；再应用免疫遗传算法从阈值候选集中选取准阈值,准阈值的个数对应为最佳分割类数；根据准阈值构建灰度直方图的高斯混合模型,由最小误差准则求得分割阈值.仿真实验表明,该方法能够实现图像的自动多阈值分割,能够得到很好的分割结果且分割效率高,在多目标图像分割中能够得到很好的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李柏林	西南交通大学机械工程学院	139	883	15.0	21.0
2	熊鹰	西南交通大学机械工程学院	19	170	9.0	12.0
3	高业文	西南交通大学机械工程学院	3	18	2.0	3.0
4	潘晶晶	长江师范学院数学与计算机学院	1	13	1.0	1.0